Файл: Реферат Нейросеть как будущее Выполнил студент группы б2121 Специальность 38. 02. 01.docx
Добавлен: 09.01.2024
Просмотров: 136
Скачиваний: 6
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
WomboArt.
Ещё один из популярнейших генераторов изображений по текстовому запросу от канадской компании Wombo, вышедший в открытый доступ к концу 2021 года. Имеет своё мобильное приложение «Dream by Wombo» и в целом генерирует картинки с прицелом именно на использование в качестве обоев на телефоне. Лучше, чтобы запрос был на английском языке.
Результаты получаются не настолько точными, как у Crayon и уж тем более Dall-E. Но при этом картинка на выходе почти всегда изрядно красивая и атмосферная.
RuGPT-3.
От генерации изображений перейдём к генерации текстов. В случае RuGPT-3 разработчики из всё того же SberAI, как видно из названия, опирались на опыт создания англоязычного генератора текстов GPT-3 от OpenAI, третьего поколения алгоритма обработки естественного языка, который посредством суперкомпьютера Microsoft Azure AI натаскали на сотнях гигабайтов разнообразных текстов.5 Российский аналог получился не менее впечатляющим, да ещё и с открытым доступом, в отличие от американского собрата. Для затравки ему нужно ввести любую последовательность слов, после чего нейросеть сгенерирует кусок текста произвольного размера и в произвольном стиле.
Rytr.
Ещё один интересный инструмент для работы с текстом на базе искусственного интеллекта — Rytr. Частично бесплатный, он позволяет генерировать очень связные тексты на основе ключевых фраз. Rytr построен на модели GPT-3, которая создаёт тексты буквально за минуту. Рекомендую попробовать лично, для первой пробы потребуется либо регистрация, либо вход через гугл-аккаунт.
ThisPersonDoesNotExist.
Функционал генератора фотореалистичных лиц несуществующих людей до крайности лаконичен. При входе на сайт вы не видите решительно ничего, кроме фотографии лица человека. Совершенно обычного лица. За исключением того, что этого человека никогда не существовало, а «фотография» — была только что сгенерирована нейросетью по аналогии с огромным количеством реальных фото лиц.
Эту нейросеть соорудил Филипп Ванг из Uber на основе алгоритма генеративных нейронных сетей StyleGAN от Nvidia. По словам разработчика, при желании и наличии необходимого оборудования можно соорудить и свой аналог.
Colorize.cc.
Колоризация чёрно-белых фотографий за последние годы стала почтенным хобби немалого количества энтузиастов по всему земному шару. Вручную это дело долгое и скрупулёзное, требующее хороших познаний как в работе с графическими редакторами, так и в истории: дотошные «заклёпочники» всегда готовы раскритиковать не совсем исторически точный оттенок мундира того гусара на заднем фоне.
Но что делать, если хочется раскрасить старое фото (скажем, родственника) быстро и бесплатно (ну, почти)? Можно попробовать попытать счастье с помощью нейросетевого сервиса колоризации. Увы, имеются два подводных булыжника. Во-первых, с точностью раскраски дело обстоит сложно (проверено на личных чёрно-белых фотографиях, по которым хорошо известно, где и какой был цвет). Во-вторых, разработчики хотят оплаты (что, в общем, справедливо) — и старый лимит в 50 бесплатных колоризованных фото — ныне урезан до всего лишь трёх и с одного устройства.
2.2 Перспективы развития нейросетей, спорные моменты
На сегодняшний момент искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь и помогает в решении большого числа задач. Одно из самых перспективных направлений искусственного интеллекта, приближающего будущее из фантастических фильмов, являются нейронные сети. Уже сейчас они активно используются в бизнесе, особенно в маркетинговой работе, применяются в сфере безопасности, развлечения и других областях. Исследованиями в этой области занимаются все самые передовые компании, например, такие как Microsoft и Google, что способствует появлению все новых открытий в этой области чуть ли не каждый день. Искусственные нейронные сети построены по принципу биологических, конечно, с рядом допущений, в них действует огромное количество простых процессов с множеством связей. Подобно человеческому мозгу эти сети способны обучаться. Для искусственных нейронных сетей под обучением понимается процесс настройки архитектуры сети (структуры связей между нейронами) и весов синаптических связей (влияющих на сигналы коэффициентов) для эффективного решения поставленной задачи. Обычно обучение нейронной сети осуществляется на некоторой выборке. По ходу обучения сеть начинает все лучше выполнять поставленные задачи, реагировать на поставленные команды.
Поиск информации, распознавание изображений.
Осенью 2020 года Яндекс запустил новый алгоритм поиска Палех на основе нейронных сетей, у Google аналогом служит «Колибри» и RankBrain. Данные алгоритмы способствуют более точному поиску. Палех анализирует заголовки страниц и распознает их смысл, в скором времени так будет со всем текстом. Распознавание изображений – данный вид деятельности давно освоен нейронными сетями, взять хотя бы самые популярные поисковые системы, такие как Яндекс и Google, в которых реализован поиск по картинкам. Загружая или кликая мышкой на картинке, выбрав задачу поиска похожих изображений, пользователь дает команду нейросети, с которой она успешно справляется и выдает аналоги, она же, просматривая тысячи картинок в сети, делает себе заметки, что бы потом определить то, что изображено на новом загруженном фото,
помочь человеку найти определенные картинки, сделать теги. Но технологии шагнули еще дальше: нашумевший стартап FindFace, который использует нейронную сеть, через которую пропустили миллионы фотографий лиц, она выявила закономерности и теперь может выдавать фото похожих друг на друга людей. Эту разработку в 2015 году на международном конкурсе по распознаванию лиц признали лучшей, она обошла даже технологию распознавания от Гугл. А в 2016 году нейронные сети научились видеть сквозь «замыленность». Точность распознавания составила от 80 до 90 процентов в случае с обработанными изображениями на YouTube и 50 - 75 процентов при анализе тщательно запикселенными с помощью фоторедакторов картинками . Теперь прибегать к замыливанию лица, что бы оставить человека инкогнито становится невозможным.
Распознавание, перевод, воспроизведение речи.
Каждому известен голосовой ввод, Окей Гугл, однако, нейронная сеть DeepMind, приобретенная Google, научился более реалистично имитировать речь человека. Так же стоит сказать, что на данный момент постоянно совершенствуется технология перевода иностранных слов благодаря нейросетям. Соединив две технологии, совсем скоро не понадобится знать языка, что бы говорить с иностранцем, имея под рукой такой переводчик, все будет транслироваться на родной язык в мгновение ока. Совсем недавно Гугл объявил, что их ИИ научился читать по губам лучше любого профессионала. Как и в случае с фото, через нейросеть пропустили 5 тысяч часов различных записей телепрограмм, в результате DeepMind научился читать по губам даже в случаях, когда человек проглатывает части слов. На данный момент ДипМайнд на 30% справляется лучше с чтением по губам, чем профессионал среди людей. Все это дает огромный потенциал, как от простого создания субтитров, так и для использования помощников в колл-центрах.
Искусство.
Нейронные сети могут обрабатывать фото, как по заданным параметрам, например, превращая обычный снимок в изображение по стилю похожее на указанную автором репродукцию, или превратить эскиз в проработанный рисунок, дорисовав все элементы, так же сеть может творить по собственному усмотрению, самостоятельно выбирая стиль итогового изображения. Нейросети пишут музыку, некоторые сервисы придумываю и воспроизводят простые мелодии, а есть такие, что пишут целые альбомы, придумывая слова к музыке, саму музыку создают люди, как и потом накладывают на нее слова, на выходе совместный результат оказывается неотличимым от того же, но полностью проделанного людьми. Создание первого трейлера к фильму, написание сценария, по которому отсняли артхаусное кино – сфера искусства уже не является сугубо человеческой.
Наука.
Нейросети пишут уникальные тексты для сайтов, еще не профессиональные, но уже очень добротные, для некоторых новостных агентств ИИ пишут новости. Более того, они создают научные статьи. В рамках эксперимента в нейронную сеть была загружена целая база научных статей, проанализировав которую сеть сама написала несколько десятков, разослала их в ряд научных журналы, где некоторые даже были публикованы. Этот факт может говорить как о халатности редакторов этих журналов, так и о высоком качестве статей, написанных сетью. Если говорить о науке, то тут искусственный интеллект развивается невообразимо быстро. В медицине чуть ли не каждый день случаются новые открытия сфер применения нейросетей, чего только стоит распознавание болезни по виду сетчатки глаза. Роботы акушеры, с возможностью внутреннего обмена информацией между себеподобными с целью обучения ухода за больными, идея, Территория науки, считающаяся почти реальностью, о нанороботах, живущих в организме человека и нейтрализующих любые зачатки болезней.
Автомобилестроение с самообучающимися машинами, где функция водителя сводится к функции наблюдателя.
Дроны и роботы способные учиться ориентироваться на местности, передвигаться с минимум столкновений и по любой поверхности. Прогресс в сфере науки поможет сохранить тысячи жизни, помогая как лечить, так и заменяя человека в зонах высокого риска.
Сфера услуг.
В этом пункте можно взять немного из ранее сказанного и этого уже будет достаточно, что бы понять, как заменим человек. Уже сейчас существуют роботы боты, которые помогают отвечать на письма, читая письмо и предлагая подходящий вариант ответа. Онлайн консультанты, которые учатся отвечать на вопросы клиентов, сначала следя за реальными менеджерами, затем пытаясь самим давать ответы, если они ошибаются, менеджеры вносят правки, которые запоминаются и учитываются в будущем. Компания Luka пошла еще дальше, она создала нейросеть, которая будет следить за поведением человека и создавать его электронную копию посредством общения, изучения его сообщений, научившись, она станет полноценно общаться с другими людьми, находить информацию, обучать. Нейросети уже сейчас изучают пользователей и предлагают рекламу в соответствии со вкусами конкретного потребителя. В дальнейшем же нас ждет полностью автоматизированная поддержка клиентов, все менеджеры социальных сетей, групп, онлайн магазинов станут управляться искусственным интеллектом, отвечать на вопросы, решать проблемы по почте, телефону, все это будет мгновенно и качественно.
Вышеперечисленное - лишь малая толика от всего разнообразия применения или уже использования в сфере нейронных сетей, а сколько еще в стадии разработки или планов. Благодаря нейронным сетям с 2011 года ежегодный объем инвестиций в сферу ИИ вырос в 15 раз, но это только начало. Если посмотреть на количество стартапов, которые развиваются в этой области, то их уже десятки тысяч и, по прогнозам аналитиков, сотни из них будут стоить сотни миллиардов долларов уже через несколько лет. Уже сегодня только один рынок распознавания лиц расценивается в 3 миллиарда долларов и это только одно направление нейронных сетей. Такое бурное развитие несет улучшение во многие сферы жизни человека, облегчение рутинной работы, но вместе с тем грядет опасность сокращения большого количества рабочих мест, а порой полной ликвидации целой профессии, ведь сеть сделает это быстрее, качественнее и дешевле. Людям придется искать новые подходы к выполнению своих задач, кто-то получит новые инструменты работы, открывающие новые горизонты. Весь мир и жизнь в нем совершено изменится.
А теперь о спорных моментах. Недаром нейросеть сравнивают постоянно с подобием «искусственного интеллекта».
Большой цифровой скандал сейчас разгорается в одном из столичных вузов. В конце января 2023 года студент пятого курса РГГУ Александр успешно защитил дипломную работу на оценку «удовлетворительно». Позже выпускник РГГУ заявил то, что диплом, который он защитил, на самом деле написал искусственный интеллект. Молодой человек использовал довольно популярную на Западе нейросеть для написания текстов и с ее помощью сделал свою выпускную работу, которая подозрений в итоге не вызвала ни у кого. Вместо того чтобы корпеть над материалами, студент поручил дело нейросети ChatGPT6.
Это бесплатный чат-бот, то есть программа-робот, которая может изображать собеседника. Если не вдаваться в глубины программирования, то работает это так. Суперкомпьютер (очень производительная машина, по мощности в сотни раз превосходящая рядовые устройства) загрузил в нейросеть огромный массив текстов. Буквально по всем областям знаний: от художественной литературы до ядерной физики. А затем разработчики обучили алгоритм, грубо говоря, отвечать «впопад». Уникальность программы в том, что она способна не просто вести светскую беседу, а создавать вполне адекватные материалы. Например, с помощью ChatGPT уже пишут программный код для создания интернет-сайтов, статьи, песни, сюжеты. А еще, как выяснилось, дипломы для российских студентов.